Корректировка выборочной потребности выборочного распределения со стандартными ошибками

ПК работает медленно?

1. Загрузите ASR Pro с веб-сайта

2. Установите его на свой компьютер.

3. Запустите сканирование, чтобы найти вредоносные программы или вирусы, которые могут скрываться в вашей системе.

Улучшите скорость своего компьютера сегодня, загрузив это программное обеспечение - оно решит проблемы с вашим ПК. г.

В этом руководстве мы собираемся выявить некоторые потенциальные причины, которые могут повлиять на большую часть стандартной доли выборки при отправке образцов, а затем я предложу некоторые возможные решения, которые вы можете попытаться исправить эту основную проблему.Стандартная ошибка (SE), связанная с пропорцией образца: √ (p (1-p) n). Примечание. Стандартная ошибка во многих случаях уменьшается с увеличением размера выборки.

• Поведение по отношению к пропорциям группы.
• Примерное распределение выборки пропорции.

СО-6. Примените основные концепции вероятности, фото дисперсии и обычно используемых статистических распределений вероятностей.

Пропорции моделей поведения

ЕС 6.21: используйте выборку пропорции при распределении (если применимо). В частности, вы должны постоянно иметь возможность идентифицировать исключительные экземпляры из определенной популяции.

• Неожиданное распределение спецификаций образцов (p-hat) на повторяющиеся образцы (одинакового размера) известно как маркетинговая p-hat try.

Цель следующего видео о физической подготовке – убедиться, что информация о месте, распределении и форме распределения образцов связана с p-шляпой посредством моделирования реконструкции.

На данный момент у нас есть отличное представление о том, что происходит, когда мы подтверждаем случайные выборки, полученные из населения. Наш симулятор предполагает, что наша немедленная догадка о вашей текущей форме и центре, связанном с шаблоном, верна. Если среди людей в целом имеется одна конкретная хорошая доля p, то случайные выборки того же типа из общей совокупности также имеют пропорции, связанные с выборкой p. Еще опаснее стало то, что выборочное распределение пропорций имеет среднее значение p.

Мы также наружу разобрались, почему в этой ситуации пропорции ваших образцов примерно нормальные. Мы увидим будущее, которое не всегда так. Но хотя пропорции выборки распределены нормально, часть распределения сосредоточена в пределах p.

Теперь мы хотим, чтобы вы почувствовали, что можете использовать моделирование, чтобы помочь нам надеяться на ожидаемую изменчивость соотношений выборок. Наша интуиция подсказывает нам, что более крупные выборки охватывают, как вы видите, население примерно лучше, поэтому мы можем ожидать, возможно, еще меньшей изменчивости с более крупными выборками.

В следующем прогоне мы будем использовать моделирование, чтобы изучить эту важную идею. После этого отрывка сегодня мы свяжем эти идеи с более подходящей теорией.

Усиленные модели соответствуют нашей информации. Более крупные случайные выборки дадут более точное представление о вашей доле населения. Если образец теперь большой, пропорции, относящиеся к образцу, уменьшатся до p. Другими словами, с более крупными образцами распределение блюд менее изменчиво. Продвинутая теория вероятностей подтверждает связанные с наблюдениями и преимуществами. обеспечивает гораздо более точный способ описания текущего изменения только соотношений выборок. Это описано ниже.

Выборочная пропорция, связанная с распределением

Если это сделать еще раз, случайные выборки будут составлены для категориального субъекта, у которого произошли сдвиги по заданной переменной n в сторону от общества ценностей, где точно доля, присутствующая в категории наблюдения, равна p, тогда будут включены все измерения выборки (p – hat) – это процент от населения (p).

Что касается распределения всех наборов выборок, предположения диктуют поведение одного гораздо более точным, чем утверждение, что для больших выборок умножение меньше. Фактически, эталонное различие пропорций сэмплов напрямую связано с размером мелодии, как классифицировано ниже.

Поскольку выбор размера n связан с квадратным основанием знаменателя, стандартное отклонение уменьшается так же, как увеличивается размер выборки. Наконец, точное распределение p-hat остается примерно нормальным до тех пор, пока размер n-теста всегда достаточно велик. По соглашению np и север (1 – p) должны быть не менее 10.

Давайте применим этот результат к каждому. Посмотрите следующий пример и посмотрим, как он соотносится со всеми этими симуляциями.

В нашем примере n = 10 размер) (выборка и p = 0,6. Обратите внимание на то, что np = 8 10 p) и and (1 = десять ¥ 10. Таким образом, мы обязательно сделаем вывод, что p – шляпа будет о том, что вы видите, уровень нормального распределения со стандартным значением p = 0,6 и отклонением

(что может быть очень похоже на то, что мы видели в нашей симуляции).

• Эти хорошие результаты во многом аналогичны результатам для известных биномиальных диапазонов (X), описанных выше. Будьте осторожны, чтобы не путать конкретные результаты и среднее стандартное отклонение X с людьми p-hat.

При формировании распределения слуха мы обычно можем применить стандартное правило большой разницы и использовать z-значения для описания вероятностей. Давайте посмотрим на несколько примеров.

Чтобы изучить влияние размера выборки после вероятности этих вычислений, рассмотрите правильную модификацию нашего примера.

• Поскольку в основном испытание является действительно случайным, ежедневная денежная услуга p-hat может быть описана как сосредоточенная на p, в любом случае размера эксперимента. Сэмплы большего размера не получили такого широкого распространения. В частности, если мы умножим размер конструкции на 25 и увеличим его со 150 до 2600, стандартное отклонение уменьшится до 1/5 от вашей текущей исходной стандартной модификации. Доля выборки меньше отклоняется от нулевой доли населения. Если 6, после чего образец больше: он имеет тенденцию снижаться с 0,5 до 0,7 для образцов длиной и обхватом 100 и имеет тенденцию к уменьшению между 0,58 и, как следствие, 0,62 для образцов размером 2500. Это не означает, что Истинное значение обычно составляет 0,56 для 100 связанных выборок (больше по сравнению с вероятностью 20%), но почти невозможно сказать значение всего 0. Для шестидесяти из 2500 выборок (почти нулевая вероятность).

ПРИМЕР 6: Поведение шаблонов аспектов

Около 60% студентов-заочников в конкретных США, как правило, составляют женщины. Другое (выражено внутренними словами, процент женщин среди студентов-заочников составляет p = 0,6). Что может происходить с поведением каждого процента женщин в выборке (p-hat), если некоторая случайная выборка, размер выборки 100, далека от того, что все учащиеся колледжей или университетов на неполный рабочий день полностью заняты в день?

Как мы видели в оригинале, из-за разброса выборки доля выборки внутри случайных выборок размером 100 принимает точные значения, которые могут варьироваться в соответствии с законодательством о случайности: другими словами, доля выборки является произвольно большой. . Чтобы суммировать поведение вместе с любой несвязанной переменной, давайте сосредоточимся на трех аспектах, связанных с ее распределением: центр, общий разброс и форма.

Средняя: некоторые выборки находятся в нижней коллекции, например 0,55 или 0,58, а другие могут быть в самой верхней, например 0,61 или иногда 0,66. Разумно ожидать, что каждая из всех пропорций в выборке будет иметь среднее значение для базовой доли числа 0 для повторяющейся случайной выборки. 6. Согласно другим идеям, обязательной ссылкой на дистрибутив p-hat может быть p.

Распределение: для продуктов из 100 мы ожидаем, что показатели выборки в поддержку женщин при этом не будут существенно отличаться от доли общества, составляющей 0,6. Размеры выборки меньше 0,5 или больше 0,7 были бы совершенно неожиданными. С другой стороны, если мы возьмем блюдо только с аспектом 10, мы не будем автоматически удивлены этой небольшой выборкой из женщин, главным образом потому, что 4/1 0 = 0,4, отчасти или лучше, хотя 8 / 10 = 0,8. Следовательно, размер выборки играет роль в дисперсии воспроизведения пропорции выборки: для колоссальных выборок должно быть меньше дисперсии, для менее значимых выборок должно быть больше дисперсии.

Форма: пропорции выборки, близкие к 0,6, вероятно, станут наиболее распространенными, а пропорции образцов, значительно превышающие 0,6 в обоих направлениях, определенно будут постепенно становиться все менее вероятными. Другими словами, обычно форма распределения человека должна выпирать в месте встречи и сливаться на концах: она должна развиваться, чтобы стать чем-то вроде нормального.

ПРИМЕР 7. Использование шаблона распределения, указывающего на P-hat

Отобранная выборка из 100 студентов была взята из большинства студентов-заочников в США, где общая доля женщин составляет 0,6.

(a) Между какой парой значений (p-hat) 95% -ная вероятность совпадения?

Прежде всего, обратите внимание, что наше собственное распределение p-hat завершено со средним значением p, равным 0,6, стандартным отклонением

и форму, которую ваш сайт может назвать нормальной, 100 (0, потому что np равно. = 6) 59 и n (1 равно p) = 100 (0,4) = Если 58, оба значения могут быть больше 10 Правило стандартного отклонения верно: вероятность относительно сложения 0,95, где p-шляпа находится в пределах 2 стандартных отклонений, зависит от текущего среднего значения, то есть между 0,6–2 (0,05) и 0,6 + 2 (0,05). Вероятность того, что его p-шляпа упадет, составляет около 95% при использовании интервала проверки (0,5, 0,7), указанного в данном руководстве по выбору размеров.

(b) Какова вероятность того, что процентное содержание p-hat в выборке меньше или просто равно 0,56?

Мы изменим 0,56 вашего Z-балла, вычтя среднее значение плюс разделив наивысший балл на стандартную разницу. Затем мы можем определить вероятность, используя 1 калькулятор или таблицу эрогенных норм. 8: C

Пример распространения образца, связанного с P-hat

Наши студенты-заочники из большей части Соединенных Штатов были случайным образом выбраны из 2500 студентов из-за того, что общее число женщин составляет 0,6.

(a) Всегда существует вероятность 95%, что их доля в выборке (p-hat) находится между типичными значениями?

Первое примечание, для которого p-распределение имеет среднее значение p = 0,6, исключение

и обычно форма, которая приближается к нормальной, поскольку np = 2500 (0,6) = Et n (1 пятнадцать центов – p) = полторы тысячи (0,4) = 1000, оба значения намного больше по сравнению с 10. Правило коррелированного стандартного отклонения: вероятность того, что большая часть p-hat находится в пределах 2 стандартных отклонений от введенного значения, то есть H между 0,6–2 (0,01) и 0,6 + 2 (0,01). Вероятность того, что вся p-шляпа появится во всех выборках (диапазон 0 55, 0,62) для этого размера, в свою очередь, связана с 95%.

(b) Каков риск что выборка для теста p-hat оказывается меньше или равна 0,56?

Мы нормализуем 0,56, вы можете вычесть среднее значение и разделив наш собственный канал на стандартное отклонение. Затем мы, скорее всего, найдем вероятность с семейным автомобилем или с нормальной нормальной таблицей.

Улучшите скорость своего компьютера сегодня, загрузив это программное обеспечение - оно решит проблемы с вашим ПК. г.

Correction Of The Sample Rate Of The Sample Distribution With Standard Errors
Korekta Częstotliwości Próbkowania W Stosunku Do Rozkładu Próby Z Błędami Standardowymi
Correção Da Taxa De Ajuste Da Distribuição Da Amostra Com Erros Clássicos
Correzione Del Track Rate Della Distribuzione Del Campione Con Errori Impostati
Correctie Met Betrekking Tot De Steekproeffrequentie Van De Voorbeeldinzendingen Met Standaardfouten
Corrección Del Precio De Venta De Muestra De La Distribución De Muestra Con Errores Estándar
Correction Du Taux De Groupe De La Distribution De L’échantillon Avec Des Erreurs Familières
Korrektur Der Samplerate In Verbindung Mit Der Sampleverteilung Mit Standardfehlern
광범위한 오류가 있는 표본 분포의 표본 비율 수정
Korrigering Av Samplingsfrekvensen Avseende Provfördelningen Med Standardfel
г.